【Ubuntu18.04】Autoware.ai安装

【Ubuntu18.04】Autoware.ai安装
Autoware安装
引言

Autoware是世界上第一个自动驾驶all-in-one的开源软件，基于Apache2协议，在ROS机器人操作系统基础上开发而来。主要有Autoware.ai、Autoware.Auto、Autoware.Universe三个版本
Autoware的三个版本简介
AI版本是基于ROS1.0实现的，十分适合于自动驾驶初学者，也适合有快速验证科研需求的高校实验室，因此本文主要介绍Autoware.ai的安装。

1 ROS安装

参考笔者的博客即可：【ROS】Ubuntu18.04安装Ros

2 Ubuntu18.04安装Qt5.14.2

QT官网下载qt-opensource-linux-x64-5.14.2.run

执行如下的安装步骤：
```
sudo chmod -R 777 qt-opensource-linux-x64-5.14.2.run
sudo ./qt-opensource-linux-x64-5.14.2.run  //将Qt安装在/opt目录
# 配置环境：Qt 安装完成后，先别打开，因为还需要安装其他工具以及库文件
sudo apt-get install gcc g++   //安装 linux 下编程的编译器
sudo apt-get install libqt4-dev  //不然编译时会出现错误“cannot find -lgl
sudo apt-get install build-essential //它可以使得我们的程序知道头文件和库函数放在哪个位置
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```
添加环境变量
```
# 1 对profile进行修改
sudo gedit /etc/profile
# 2 添加环境变量
export QTDIR=/opt/Qt5.14.2/5.14.2
export PATH=$QTDIR/gcc_64/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$QTDIR/gcc_64/lib:$LD_LIBRARY_PATH
# 3 生效
source /etc/profile
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```
查看版本
```
qmake -v
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```
参考链接：Ubuntu18.04安装Qt5.14.2
qt 5.15 版本的安装过程参考链接：编译源码安装 Qt 5.15

3 安装GCC、G++
```
sudo apt-get install gcc-7 gcc-7-multilib
sudo apt-get install g++-7 g++-7-multilib
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```
如果已经安装了GCC、G++但版本不够，升级一下：
```
sudo apt-get install -y gcc-7
sudo apt-get install -y g++-7
cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo ln -s gcc-7 gcc
sudo rm g++
sudo ln -s g++-7 g++
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```
4 Autoware-1.14.0安装与编译

Autoware的GitLab 仓库
硬件支持：
```
首选 i7 处理器，i5 也可以 (8核)
16GB - 32GB 运行内存
至少 30GB 硬盘存储空间 (推荐使用固态硬盘)
显卡 NVIDIA GTX GeForce GPU (980M或更高性能)
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```
3个方面入手学习:
(1) 编译安装，docker和源码
如果要源码编译，建议使用ubuntu18.04，doker编译，要有gpu编译，需要配匿doker-nvidia
(2) ui界面的使用
参考链接：https://www.bilibili.com/read/cv26487934/

4.1 源码的编译

官网安装教程：https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/-/wikis/Source-Build
以下是笔者的安装流程：
建议使用Ubuntu18.04并安装好cuda
下载好源码，这里用1.14.0版本：
🔗1：GitHub
🔗2：autoware仓库

注意不要在conda里面运行
```
conda deactivate
1
```
4.1.1 使用python2.7环境
```
先查看python2和python3的版本信息
python2 --version
which python2
python3 --version
which python3
# 使用 python2
echo alias python=python2 >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
# 重新切换为 python3
echo alias python=python3 >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
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```
参考链接：https://codeleading.com/article/70994226215/

4.1.2 针对Ubuntu 18.04 / Melodic的依赖包安装
```
sudo apt update
# 升级单个包使用指令
sudo apt install --only-upgrade package_name
sudo apt install -y python-catkin-pkg python-rosdep ros-$ROS_DISTRO-catkin
sudo apt install -y python3-pip python3-colcon-common-extensions python3-setuptools python3-vcstool
pip3 install -U setuptools
pip install catkin_pkg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
sudo apt install libglew-dev
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```
4.1.3 先安装一些缺的ros依赖
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-melodic-jsk-recognition-msgs ros-melodic-jsk-rviz-plugins ros-melodic-nmea-msgs ros-melodic-rqt-gui ros-melodic-rqt-gui-py ros-melodic-nmea-navsat-driver ros-melodic-velodyne-pointcloud ros-melodic-grid-map-cv ros-melodic-grid-map-msgs ros-melodic-grid-map-ros ros-melodic-automotive-navigation-msgs ros-melodic-rosbash ros-melodic-autoware-msgs ros-melodic-automotive-platform-msgs ros-melodic-qpoases-vendor ros-melodic-xacro
sudo apt-get install ros-melodic-controller-manager ros-melodic-robot-state-publisher ros-melodic-joint-state-controller ros-melodic-gps-common ros-melodic-geodesy
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```
4.1.4 安装eigen3.3.7

下载链接:https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/releases/3.3.7

下载完成后，在压缩包所在目录打开终端
```
//解压
sudo tar -xzvf eigen-3.3.7.tar.gz
//安装
cd eigen-3.3.7
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install
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```
安装后头文件安装在/usr/local/include/eigen3/

4.1.5 安装opencv 3.4.16

https://blog.csdn.net/qq_58879770/article/details/127037125

4.1.6 编译

step1: 下载解压进入目录执行
```
cd autoware-1.14.0
# 创建工作区
mkdir -p src 
# 将Autoware.AI下载到工作区
vcs import src < autoware.ai.repos
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```
报错如下： 部分连接超时

解决方法：
```
git config --global  --unset https.https://github.com.proxy 
git config --global  --unset http.https://github.com.proxy 
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```
参考链接： https://blog.csdn.net/qq_31375855/article/details/121838533
成功运行，则显示如下：

step2: 继续执行：
```
rosdep update
1
```
报错1：如果rosdep update报错:index-v4.yaml

注意：先查看自己的ros版本，指令如下：
```
roscore
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```
如笔者的ros版本是melodic，按照如下链接对报错进行修改：
index-v4.yaml文件解决：https://zhuanlan.zhihu.com/p/479551543

报错2：再次运行rosdep update报错如下：

./python3/dist-packages/rosdistro/_init_.py文件内，将里面的语句
DEFAULT_INDEX_URL = ‘https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/index-v4.yaml’
改成：
DEFAULT_INDEX_URL = ‘file:/opt/ros/rosdistro/index-v4.yaml’
再rosdep update就ok了。

注意：文件位置因人而异，可以直接查找rosdistro文件夹所在位置

最后成功，显示如下：
```
rosdep update
1
```
step3: 继续执行：
```
# 官网指令
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro SROS DISTRO
# 笔者成功运行指令，melodic是笔者安装的ros版本
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro=melodic -y
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```
报错如下：这是笔者按照官网教程执行出现的错误，若按照笔者上述流程应该不会有报错。

解决方法：
```
sudo apt-get install ros-melodic-nmea-msgs  # ros-melodic+需要安装的依赖包（报错中[]的内容，并将下“_”改成“-”）
sudo apt-get install ros-melodic-image-view2
# 以此类推逐一下载，直到再次运行如下指令，并出现如图的结果
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro=melodic -y
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```
All required rosdeps installed successfully

代表此问题解决！
```
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
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```
报错如下：

跳过不必要的报错直接运行
```
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release --continue-on-error
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```
4.1.7 运行
```
source install/setup.bash  # 设置ros2的环境
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
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```
4.1.8 一些报错修改

1.修改run脚本，改为正确source路径
```
cd ~/autoware-1.14.0/install/runtime_manager/share/runtime_manager/scripts
gedit run
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```
```
# boot runtime_manager
${TERMINAL} ${RUNMGR_DISPLAY_OPTION} ${OPTION_WORKING_DIR}=${MY_PATH} ${OPTION_COMMAND}="bash -c 'source ~/autoware-1.14.0/install/setup.bash; mkdir ~/.rviz; cp `rospack find autoware_quickstart_examples`/launch/rosbag_demo/default.rviz ~/.rviz/; rosrun runtime_manager runtime_manager_dialog.py'"
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```
2. 为了防止警告，找到‘state_publisher’并用‘robot_state_publisher’去代替
```
cd /home/ll/autoware-1.14.0/install/vehicle_description/share/vehicle_description/launch
vi vehicle_model.launch
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```
打开后修改其中的文件：把‘state_publisher’改为‘robot_state_publisher

4.2 Docker Autoware环境搭建

 4.2.1 安装docker

参考链接：安装docker

4.2.2 安装docker-nvidia
```
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
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```
4.2.3 安装autoware的docker版本
```
git clone https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/docker.git
cd docker/generic 
./run.sh
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```
**报错如下：**

如果使用的是Ubuntu等Linux原生系统 + docker：需要在 /etc/docker/daemon.json 中设置default-runtime为nvidia，然后重启docker，确保你启动了NVIDIA Container Toolkit。
```
{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
  }
}
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```
重启docker：
```
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
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```
再次运行
```
./run.sh
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```
如上显示：则成功
一般master是最新的1.14版本。在执行./run.sh时，通常会要求root权限，如果不想每次运行docker都要用root权限，可以用下面的方法配置：
```
#添加用户组
sudo groupadd docker
#将当前用户添加至用户组
sudo usermod -aG docker $USER
# 更新
newgrp docker
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```
4.2.4 编译（在docker下的容器中进行）
```
cd ~/Autoware 
colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
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```
编译成功！

4.2.5 运行
```
source install/setup.bash
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
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```
4.2.6 关掉终端之后再次启动autoware容器

首先先查询autoware容器的信息
```
docker ps -a
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```
根据查询的信息，重命名autoware容器，如笔者将xenodochial_williamson改成autoware
```
docker rename xenodochial_williamson autoware
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```
启动容器
```
docker start autoware  # 这个指令看情况，若已经启动容器则跳过这个指令
docker attach autoware
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```
5 Autoware.ai 安装

创建工作空间
```
mkdir -p autoware.ai/src
cd autoware.ai
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```
下载Autoware.AI的工作区配置
```
wget -O autoware.ai.repos "https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/raw/master/autoware.ai.repos?inline=false"
vcs import src < autoware.ai.repos
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```
使用rosdep安装依赖项
```
rosdep update
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```
报错1：ROS rosdep update更新失败

解决方法：
```
sudo pip install rosdepc
sudo rosdepc init
rosdepc update
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```
再下载依赖
```
# rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro=melodic -y
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```
执行成功则显示如下：

使用CUDA支持编译工作空间
```
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
1
```
报错如下

但是在部分报错的包一般是不会用到的，可以在指令后面加入参数【–continue-on-error】忽略报错，到在后面的应用时有需要再添加。
重新执行指令如下：
```
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release --continue-on-error
1
```
6 运行 Autoware

For Autoware version 1.12.0 and Newer
更早的版本运行指令详见ROSBAG Demo
```
cd ./autoware.ai
source install/setup.bash
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
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```
又启动一个Autoware的终端如下：

Autoware的界面如下：

参考链接：
链接1：Autoware 安装（源码）过程与踩坑记录（Ubuntu18.04）
链接2：NVIDIA Jetson Nano主机的autoware的学习与demo运行-第7章-Autoware源码安装
链接3：【Autoware】2小时安装Autoware1.13（保姆级教程）

7 ROSBAG Demo

官网链接：ROSBAG Demo
根据官网的流程下载好测试包，放在./autoware文件夹下面
打开Autoware
界面设置如下：
step1:
在Runtime Manager中选中“Simulation”Tab，在底下的文件选择框中选取从
“sample_moriyama_data.tar.gz”中解压出来的rosbag文件，设置start Time为140s，点击下面的“Play”按键即可开始播放Demo中所录制的自动驾驶过程，需要在2s后点击“Pause”，如图所示，原因是还需要设置其他一些数据和参数。

step2:
在“Setup”Tab中设置TF和车辆模型，即点击“TF”按钮及“Vehicle Model”按钮即可。正确点击后了两个按钮应该是处于深色的状态。

step3:
在“Map”Tab中选择地图文件和TF设置文件。在“Point Cloud”后面的文件选择框内载入点云地图文件，相关的文件存储在“sample_moriyama_data.tar.gz”文件所解压出来的文件中，具体位置为“data/map/pointcloud_map”,需要选中文件夹内所有的文件。然后点击“Point Cloud”按钮使之变为下图所示的深色状态。在“TF”按钮后面的文件选择框内载入tf.launch文件。笔者选用/home/ll/autoware-1.14.0/src/autoware/documentation/autoware_quickstart_examples/launch/tf_local.launch里面的，选中tf_local.launch文件。然后点击“TF”按钮使之变为下图所示的深色状态。

step4:
在“Sensing”Tab中勾选“voxel_grid_filter”，如下图所示

step5:
在“Computing”Tab中勾选“nmea2tfpose”“ndt_matching”，如下图所示

step6:
开启RViz可视化工具，回到“Simulation”Tab，点击底下的“RViz”按钮，使之成为深色的状态，如下图所示

step7:
设置RViz，首先选择RViz配置文件，在菜单中选择“File–>Open Config”，选择“/home/ll/autoware-1.14.0/src/autoware/documentation/autoware_quickstart_examples/launch/rosbag_demo/default.rviz”文件
step8:
回到Runtime Manager，进入到“Simulation”Tab页，点击“Pause”按钮，这时Demo会结束暂停状态，继续播放rosbag文件。稍等片刻，就可以在Rviz中看到点云地图和机器人行驶的画面了
若画面不显示点云场景，则可以检查 Fixed Frame是否设置为： velodyne
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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_44703886/article/details/133277131

Autoware安装

引言

1 ROS安装

2 Ubuntu18.04安装Qt5.14.2

3 安装GCC、G++

4 Autoware-1.14.0安装与编译

4.1 源码的编译

4.1.1 使用python2.7环境

4.1.2 针对Ubuntu 18.04 / Melodic的依赖包安装

4.1.3 先安装一些缺的ros依赖

4.1.4 安装eigen3.3.7

4.1.5 安装opencv 3.4.16

4.1.6 编译

4.1.7 运行

4.1.8 一些报错修改

4.2 Docker Autoware环境搭建

4.2.1 安装docker

4.2.2 安装docker-nvidia

4.2.3 安装autoware的docker版本

4.2.4 编译（在docker下的容器中进行）

4.2.5 运行

4.2.6 关掉终端之后再次启动autoware容器

5 Autoware.ai 安装

6 运行 Autoware

7 ROSBAG Demo